天超出範圍一個月蟒蛇

「reobsmaf」是一個數據框如下：天超出範圍一個月蟒蛇

In [152]: reobsmaf[:5] 
Out[152]: 
      yy mm dd count  mean median  min  max  std 
2001-01 2001 1 15  76  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN 
2001-02 2001 2 15 672 5.410384 5.388889 4.111111 6.611111 0.484927 
2001-03 2001 3 15 744 3.956317 3.666667 2.888889 5.555556 0.612632 
2001-04 2001 4 15 720 3.685185 3.666667 3.333333 3.833333 0.118767 
2001-05 2001 5 15 744 3.846550 3.833333 3.666667 4.444444 0.175195

「remodmaf」是下面的另一數據框：

In [153]: remodmaf[:5] 
Out[153]: 
      yy mm dd count  mean median  min  max  std 
2001-01 2001 1 15  75  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN 
2001-02 2001 2 15 673  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN 
2001-03 2001 3 15 745 4.508178 4.601572 3.117909 6.313059 0.925472 
2001-04 2001 4 15 721 5.402154 5.510775 4.015624 5.923597 0.469602 
2001-05 2001 5 15 745 5.352246 5.311082 5.104457 5.892380 0.186441

現在我想這兩個比較DataFrames，如果該記錄的「的意思是」在reobsmaf值等於「南」，記錄的「的意思是」在remodmaf值等於低於「南」 either.as：

 for i in range(len(reobsmaf)): 
      if str(reobsmaf['mean'][i])=='nan' 
      remodmaf['mean'][i]= 'nan'

它拋出一個異常：

DateParseError: day is out of range for month

我知道這是一個具體的問題，但我真的不知道是什麼問題的。

來源

2013-03-19 wuwucat

您能發佈完整的回溯嗎？另外，可以打印出發生錯誤的每個DataFrame的行。最後是'len（reobsmaf）== len（remodmaf）'？ – 2013-03-19 15:00:22

我想我知道是什麼問題，當我輸入'remodmaf ['mean'] [0] ='nan''時，它會引起同樣的異常，所以也許'i'不能等於0 – wuwucat 2013-03-19 15:07:10

這不是'回答正在發生的事情，但如果我明白你想要做什麼，'remodmaf ['mean'] + = reobsmaf ['mean'] * 0'應該可以工作。這會將'NaN'放入'remodmaf ['mean']'''reobsmaf ['mean']'中的'NaN'。 – DSM 2013-03-19 15:08:02

如果我正確地讀你的問題，你想分配NaN在一個幀中，其他是南？

In [4]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(8,3),columns=['A','B','C']) 
In [9]: df2 = df.copy() 

In [10]: df2.ix[0:3,['B','C']] = np.nan 

In [11]: df2 
Out[11]: 
      A   B   C 
0 0.404500  NaN  NaN 
1 1.391802  NaN  NaN 
2 -0.365778  NaN  NaN 
3 0.693149  NaN  NaN 
4 0.233268 0.332789 -0.130531 
5 -0.531822 1.161906 0.210007 
6 -0.507082 -2.050773 -1.258930 
7 0.521823 -0.331544 -0.926364 

In [12]: df 
Out[12]: 
      A   B   C 
0 0.404500 -0.222471 0.864739 
1 1.391802 -0.503080 0.307754 
2 -0.365778 0.530288 -0.743119 
3 0.693149 -0.749732 -1.135363 
4 0.233268 0.332789 -0.130531 
5 -0.531822 1.161906 0.210007 
6 -0.507082 -2.050773 -1.258930 
7 0.521823 -0.331544 -0.926364

這是一個where操作。其中df2是nan，將df設置爲nan

In [14]: df[pd.isnull(df2)] = np.nan 

In [15]: df 
Out[15]: 
      A   B   C 
0 0.404500  NaN  NaN 
1 1.391802  NaN  NaN 
2 -0.365778  NaN  NaN 
3 0.693149  NaN  NaN 
4 0.233268 0.332789 -0.130531 
5 -0.531822 1.161906 0.210007 
6 -0.507082 -2.050773 -1.258930 
7 0.521823 -0.331544 -0.926364

來源

2013-03-20 01:10:04 Jeff

天超出範圍一個月蟒蛇

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